使用机器学习来改善控制动态加权普通最小方程估计器中混的最佳适应性治疗策略
Kossi Clément Trenou1,2, Miceline Mésidor1,2,3, Aida Eslami1,4
1Département de médecine sociale et préventive, Université Laval, Québec, Canada.
机器学习可以通过使用动态加权普通最小平方 (dWOLS) 改进最佳适应性治疗策略 (ATS) 的估计. 这种强大的方法通过整合先进的算法来更好地估计治疗效果,从而增强了个性化医疗.
科学领域:
- 生物统计学 生物统计学
- 医疗保健中的机器学习
- 个性化医疗是个性化的医疗.
背景情况:
- 估计最佳适应性治疗策略 (ATS) 对个性化医学至关重要.
- 动态加权普通最小平方 (dWOLS) 是一种双重可靠的ATS估计方法.
- 机器学习 (ML) 在dWOLS中用于ATS估计的整合仍未得到充分探索.
研究的目的:
- 为了评估dWOLS估计器的性能,当使用ML算法与后勤回归来建模治疗概率时.
- 调查适应式m-out-of-n启动链的实用性,用于dWOLS.中的统计推理.
- 应用拟议的ML增强的dWOLS方法来个性化激素治疗乳腺癌患者.
主要方法:
- 进行模拟研究,将ML算法 (SuperLearner) 与逻辑回归进行比较,以在dWOLS.内估计治疗概率.
- 用一种自适应的m-out-of-n启动方法来生成置信区间.
- 该方法应用于来自乳腺癌注册表的现实数据.
主要成果:
- 超级学习器在各种数据复杂度级别的偏差和差异方面表现出与后勤回归相比或优于后勤回归的性能.
- 在m-out-of-n启动过程中,给出了低偏差参数估计的名义覆盖概率的置信区间.
- 该研究成功估计了使用拟议的方法在乳腺癌患者个性化激素治疗的最佳ATS.
结论:
- 建议在dWOLS中常规使用ML来建模治疗,至少对于灵敏度分析.
- ML集成提高了估计最佳适应性治疗策略的稳定性和准确性.
- 开发的R包,在GitHub上提供,促进了这种先进的方法在个性化医学研究中的应用.
更多相关视频
11:54Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface
Published on: May 8, 2021
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
相关概念视频
Strategies for Assessing and Addressing Confounding
Confounding can be addressed at both the design phase of a study and through analytical methods after data...
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Regression Toward the Mean
Control Systems
At the heart...
Time-Domain Interpretation of PD Control
Consider the example of control of motor torque. Initially, a positive...
